具体描述
《数学分析讲义(上)》分上、下两册，是在第三版的基础上修订而成的，但在内容和体例上，未作较大变动。上册内容包括：函数，极限，连续函数，实数的连续性，导数与微分，微分学基本定理及其应用，不定积分，定积分等。
《数学分析讲义(上)》阐述细致，范例较多，便于自学，可作为高等师范院校本科教材，也可作为高等理科院校函授教材及高等教育自学用书。
《高等代数：矩阵与向量空间理论》 本书特色与内容概述 《高等代数：矩阵与向量空间理论》是一本面向数学、物理、工程学以及计算机科学等领域专业学生的经典教材。本书旨在为读者构建严谨而全面的线性代数知识体系，重点深入探讨矩阵理论的核心概念以及向量空间这一抽象代数结构的基础。全书结构清晰，逻辑严密，力求在保持数学严谨性的同时，兼顾理论的直观性和应用性。 第一部分：基础理论与计算 本书的开篇部分（第一章至第三章）奠定了学习线性代数所需的所有基础知识。 第一章：数域与多项式 本章首先回顾了实数域 $mathbb{R}$ 和复数域 $mathbb{C}$ 的基本性质，并引出了更一般的数域 $mathbb{F}$ 的概念，为后续抽象向量空间的讨论做铺垫。随后，重点引入了多项式的代数结构，包括多项式的环结构、带余除法、最大公约式（利用欧几里得算法）以及多项式的因式分解理论。特别强调了复根的存在性定理——代数基本定理，并详细讨论了有理系数多项式在扩域上的分解问题。本章的目的是确保读者对系数域的性质有清晰的认识，这是理解线性代数中特征值、特征向量等概念的前提。 第二章：矩阵及其运算 本章是全书的计算核心。从 $m imes n$ 矩阵的定义出发，详细阐述了矩阵的四则运算（加法、数乘、乘法）的性质。矩阵乘法的结合律和分配律的严格证明被置于重要位置。随后，本书深入探讨了矩阵的行列式。行列式的定义采用了莱布尼茨公式，并系统地推导了行列式的各种重要性质，如行（列）的线性相关性、转置的性质等。高斯消元法被用于矩阵的简化，并引出了矩阵的秩的概念。本章的难点在于理解伴随矩阵与逆矩阵的关系，以及如何利用行列式和秩来判断线性方程组解的存在性与唯一性。矩阵的初等变换是连接抽象理论与实际计算的桥梁，本章对此进行了详尽的阐述。 第三章：线性方程组的求解 本章将第二章的工具应用于实际问题——线性方程组。从基础的 $n$ 元线性方程组出发，引入了增广矩阵的概念。高斯-约旦消元法作为求解线性方程组的有效算法被详细演示。核心理论在于克莱默法则（Cramer's Rule）和罗切-卡普兰定理（Rouché–Capelli Theorem，即秩定理）。本书不仅展示了如何求解非齐次线性方程组的通解和特解，更着重分析了齐次线性方程组的解空间结构，为其与向量空间的联系埋下伏笔。 第二部分：向量空间与线性变换的抽象化 第二部分将线性代数从具体的矩阵和方程组运算提升到抽象的代数结构层面。 第四章：向量空间 这是全书理论的基石。本书严格定义了向量空间（或线性空间）的公理化体系，即对加法和数乘的封闭性及八条基本性质的满足。随后引入了线性组合、线性相关性、基（Basis）和维数（Dimension）的概念。特别强调了基的唯一性，并证明了有限维向量空间中任意子空间的维数小于等于原空间的维数。子空间、商空间（Factor Space）的概念也被引入，展示了如何从现有空间构造出新的、结构更简单的空间。本章内容完全脱离了具体坐标表示，完全基于公理体系进行推导。 第五章：线性映射 线性映射（或线性变换）是连接两个向量空间的桥梁。本书从定义出发，阐述了线性映射的核（Kernel，即零空间）和像（Image，即值域）的性质。根据秩-零化度定理，它们之间存在着深刻的定量关系。通过选取不同基，线性映射可以被表示为矩阵，本章详述了如何通过矩阵的相似变换来实现基的转换，并证明了相似矩阵具有相同的秩、行列式和特征值等不变量。本章还讨论了线性同构的概念，以及如何通过构造同构映射来理解抽象向量空间的结构。 第三章：对角化与标准形 本章集中于利用线性变换的性质来简化其矩阵表示，是理论与应用交汇的关键点。 第六章：特征值与特征向量 特征值和特征向量的引入是为了寻找那些在特定线性变换下方向不变的向量。本章详细讨论了特征多项式、特征值（代数重数）的求法。随后引入了特征向量（几何重数）的概念，并证明了几何重数不大于代数重数。本章的高潮是关于线性变换可对角化的条件：当且仅当向量空间有一组由特征向量构成的基时，该变换可以被对角化。对于非对角化的情况，本书引入了 Jordan 标准型理论。 第七章：更深入的结构：Jordan 标准型与极小多项式 本章将理论推向更深的层次。首先，讨论了在复数域上任何线性变换都存在 Jordan 标准型的结论，并详细解释了 Jordan 块的结构及其在确定相似性上的关键作用。随后，本书引入了线性算子的多项式，并定义了极小多项式。极小多项式作为刻画线性算子代数性质的最简洁多项式，与特征多项式的关系得到了严格证明（Cayley-Hamilton 定理的直接推论）。本章为理解更高级的算子理论和微分方程的解法提供了必要的代数工具。 第四部分：内积空间与正交性 第八章：内积空间 本书将讨论范围扩展到具有长度和角度概念的空间——内积空间（欧几里得空间或酉空间）。首先定义了内积（正定对称双线性型）以及范数和距离。本章的核心是正交性概念，并引入了施密特正交化过程，该过程可以将任意一组基转化为一组正交基。正交基的存在性保证了许多计算的简化。最后，讨论了正交补空间和投影定理，这在函数空间理论中尤为重要。 第九章：自伴随算子与谱定理 本章是理论应用的集大成者。在线性代数中，自伴随算子（在复空间中称为正规算子）具有非常优良的性质。本书证明了自伴随算子的所有特征值都是实数。对于有限维内积空间，谱定理指出：一个算子是正规的，当且仅当它可被酉矩阵对角化。特别是对于实对称矩阵，存在正交对角化。本章的讨论，特别是关于二次型（Quadratic Forms）的分析，直接连接了代数与几何，是理解最小二乘法、主成分分析等应用的基础。 总结 《高等代数：矩阵与向量空间理论》通过严谨的逻辑推导，将线性代数的各个分支——从基础的矩阵运算到抽象的向量空间，再到内积空间中的正交性理论——整合为一个统一的知识体系。本书不仅为学生提供了强大的数学分析工具，更为后续的泛函分析、微分几何以及现代物理学（如量子力学）的深入学习奠定了坚实的代数基础。全书配有大量精心设计的例题和具有挑战性的习题，旨在培养读者严密的逻辑思维能力和解决复杂问题的能力。
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分析部分很好，计算部分实在太无聊了。
评分总共三学期，第一学期考61，第二学期60，第三学期59。这个59一直保留到毕业前夕……
评分初中读过 感觉像是加了更多证明的微积分教材 一些数学分析教材会被推荐学过“数学分析”后再看 这本书大概就是这个先修的“数学分析”吧
评分分析部分很好，计算部分实在太无聊了。
评分总共三学期，第一学期考61，第二学期60，第三学期59。这个59一直保留到毕业前夕……
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